هل يمكن لنموذج (27) مليون باراميتر أن يتفوق على GPT-4 في اختبارات الاستدلال المنطقي 🤯🔥

نحن نتحدث عن نموذج أصغر 4 مرات من GPT-1 (117M)، ومع ذلك يحقق نتائج لم تستطع النماذج العملاقة الوصول إليها ؛؛

السر ليس في الحجم بل في المعمارية .. !!

✴️ قدمت شركة ناشئة من سنغافورة تُدعى Sapient Intelligence في الـ 26 يونيو 2025 مفهوماً مختلفاً كلياً عبر ما يسمى Hierarchical Reasoning Models (HRM) – وهو نموذج مستوحى من طريقة تفكير الإنسان ؛؛

الفكرة باختصار .. عقل يعمل بطبقتين 👇

✴️ مخطط بطيء واستراتيجي للتفكير العميق واتخاذ القرار.
✴️ عامل سريع وتكتيكي لتنفيذ الخطوات بدقة عالية.

[ هذا الفصل بين “التخطيط” و”التنفيذ” هو ما نفتقده فعلياً في معظم نماذج LLM الحالية ؛؛ ]

ماذا حقق HRM فعلياً .. تدعي الشركة أن نموذجها ::

✴️ حقق 40.3% متفوقاً على Claude 3.7، بل وحقق دقة شبه كاملة في حل ألغاز Sudoku المعقدة ومتاهات 30×30، وهي مهام يسجل فيها GPT-4 نسبة نجاح (0%).
✴️ تم تدريبه خلال ساعتين فقط على GPU واحد وبـ 1000 مثال لا غير.

في المقابل .. GPT-5 اليوم ::

✴️ مليارات الباراميترات.
✴️ تكلفة تصل إلى 17–20 دولار للمهمة الاستدلالية المعقّدة.
✴️ اعتماد ضخم على pre-training واسع النطاق.
✴️ وما زال يستخدم أسلوب Chain-of-Thought “التفكير بصوت عالٍ”.

📄 الورقة العلمية:

https://arxiv.org/pdf/2506.21734v1

🔍 تحليل معمّق:

https://arcprize.org/blog/hrm-analysis

🎥 شرح مرئي: